这张图就是AI辅助编程的感觉

做增长容易忽略“免费”就是一个增长手段，如果长期“免费”就是一个商业模式。

以前就看 Canva 和 Wondershare 的一些 SEO 流程很诡异，Pollo 彪哥的产品数据证明了，他们确实有一些不合理的东西存😅。@阿彪Bill

全套 AI 制作的音乐 MV

suno V4 的音乐效果大幅提升

视频质量和对嘴型调不动了，还没有没有字节那个新模型的内测资格

DeepSeek 的中文歌词翻译很惊艳

典型躲在办公室里的设计😅

早年在美团去走访商家，发现商家在前台用美团后台验团购劵时很多功能不会用，甚至看不见功能！

其中一个原因是，那时商家前台很多用是二手的台式电脑，屏幕色差大，和在办公室里用 mac 大屏幕的设计稿是两个样子！另外加上，前台人员是站着收银，会俯视屏幕，有反光，更看不清你界面上的功能是啥了。。。

后面发现了诀窍是什么，心里默念那个词三遍想，就能听到了，这就是“心诚则灵”吧🥲

看到一个看到视频让人听一段音频是“咪咪”还是“咕噜”，我一想这还有人能听错？？？

结果我自己去听，发现两个声音真的能随机听到！

反复拖动时间轴，确认视频没有做 AB 测试🥹

朋友找我说有什么工具，让 App 的原型图，美化一下，试了一圈 AI 图像工具，都不太行。

结果用 bolt new ，这个 AI 编程工具，给实现了，还把状态栏等细节补齐了😅

结论：优化图片不一定用 AI 图片工具，AI 编程工具也可以

从 CapCut 2022 年底出来，到做自己创业 AI小项目和做出海工具站，对文章中的观点比较认可以及有一些自己的感悟：

1、理解技术原理的最大帮助是，不害怕自己去发现新的模型和技术思路，就像文中所说现在大部分新产品很多还是模型效果决定大部分，好的模型决定好的产品交付效果，对产品方向的选择很重要；包括之前第一个产品我们接入的是文心一言，因为那个时间点，我们实测发现就他那个场景下表现的符合预期，虽然那时候就是其他 AI六小龙的的各种 PR 和打榜占据头名；

2、 新技术或者新的产品形态出来后，大厂会有各种顾虑不会根据那么快，比如出于大厂的品牌自尊，对上线要求高，而对小团队和独立开发者来讲可能就会 2 天上线一个基本可用的产品，全力去更进，这个是小团队建立先发优势的机会；即使大厂后面强势更进你这个方向，但像 capcut 这种全能视频工具来说，用户心智上注定无法吃掉每个垂类市场的；

3、AB 分析这套机制，没有经历过的人以为就是上线之后，看看结果就行，但实际需要不少开发能力，人力和精力的投入，尤其是大厂的标准下。不说开发，埋点，测试的工作量，就是 PM 就得写或者 参与检查一系列的文档，比如：实验设计文档，埋点文档，埋点测试文档，AB 数据分析初版，AB 数据分析最终版，AB 数据分析汇报版，且一旦出现数据不符合预期，那就得开不少会来找分析问题，找原因，排查可能的 bug，且最要命的是 AB 分析的标准最低时长是 3 周出结果，一周等数据稳定，两周观测分析数据，一周写分析报告。大厂有钱有人无所谓，但小团队耗不起这套完整的组合拳。

4、多模态转换确实是新闻报道少，但不少团队闷声赚钱的方向，不过这个词太抽象了，更好理解的是找到视频创作者创作过程中的具体场景，会发现有太多可以优化的地方，而这些地方不少是多模态转换的场景；

5、爆款视频作品大多是来自民间， 做工具的人关键是发现和快速跟进；比如：去年 luma 出来后不知道哪位大神想出了让照片中两个人的拥抱的创意，当时最先是7月国内火了，然后 8 月在 tiktok 火了，直到现在的相关谷歌搜索量也不低，不少工具快速更进了这个成本很低的创意一个月有十几万的流量进来，且在海外市场能直接变现；

6、 产品原子化的概念很好，不过小团队没有太多资格设想，比如 UGC视频模板就是典型的产品原子后让用户自己发挥的空间，但其运营成本的考量下，小团队比较能难做出来； 更实际一点的概念和做法是，在某些垂类领域有了技术和运营经验，在另外一个领域能把这些积累组合起来形成一个新工具；

手机默认深色模式下，然后就发现了🤣

1） AI 编程解bug ，难的不是报错的地方，而是不报错但一直无法正确实现效果的问题。

2） 用一些高级技术框架，用起来挺爽，但出现bug了找问题也需要高级提问。

3）在AI编程工具中，复制粘贴的使用比例也很高。